圖片來自Perplexity
谷歌在 12 月為其 Gemini AI 平台發佈了類似功能。隨後，OpenAI 本月早些時候也推出了自己的研究代理。這三家公司甚至給該功能起了相同的名字：Deep Research（深度研究）。
其目標是提供更深入的答案，並附有真實的引用，適用於更專業的使用場景，相較於普通消費者聊天機械人所提供的回答。在宣布 Deep Research 的博客文章中，Perplexity 寫道，該功能「在多個專家級任務中表現出色——從金融、營銷到產品研究等領域」。
Perplexity Deep Research 目前在網頁版可用，公司表示，未來會將其加入到 Mac、iOS 和 Android 應用中。使用時，只需在提交查詢時從下拉菜單中選擇「Deep Research」，該工具將創建一個詳細報告，用戶可以將其導出為 PDF 或分享為 Perplexity 頁面。
為了創建這個報告，Perplexity 表示 Deep Research「反覆搜索、閱讀文檔，並推理下一步的行動，隨着對主題領域的理解不斷深入」，這「類似於人類研究新話題的方式」。
公司還強調了它在「人類最後考試」中的表現，這是一個包含多個學術領域專家級問題的 AI 基準測試。Perplexity 表示其 Deep Research 工具在測試中得分 21.1%，輕鬆超過了大多數其他模型，如 Gemini Thinking（6.2%）、Grok-2（3.8%）和 OpenAI 的 GPT-4o（3.3%），但與 OpenAI 的 Deep Research（26.6%）相比仍有差距。
但目前，OpenAI 的 Deep Research 需要每月 200 美元的 Pro 訂閱才能使用（該公司計劃擴展到其他訂閱層級），而 Perplexity 的 Deep Research 是免費的——非訂閱用戶每天有一定數量的查詢次數，而付費訂閱用戶可以無限次查詢。
Perplexity 的 Deep Research 似乎在速度上也表現得更快，大多數任務在三分鐘內完成，而 OpenAI Deep Research 需要 5 到 30 分鐘。
在被要求比較各種深入研究產品時，Perplexity 提供了不同技術、定價模式和在不同使用場景與學科中的表現概述，並附有關於每項功能的相關文章鏈接。它總結了以下區別：
• Perplexity AI 在速度和易用性上優於普通研究者
• OpenAI 在企業應用的分析深度上佔優勢
• 谷歌與現有生產力生態系統的集成最為無縫
儘管目前尚不清楚這些工具在日常和專業研究中的普及將如何影響其發展，經濟學人（The Economist）最近指出了 OpenAI Deep Research 的一些不足，這些問題可能同樣適用於這裡：不僅在數據解讀上的「創造力」有限，且往往依賴於「容易獲得」的來源，更大的風險是「將所有研究外包給超級天才助手」可能「減少產生最佳創意的機會」。
（舉報）
